一、信息融合技术及其在温湿度控制中的应用（论文文献综述）
朱文婕,杨星,王子杰,张恒,吴越,荣双[1]（2021）在《基于多传感器信息融合的乡村智慧诊所系统设计与实现》文中研究指明目的:为构建方便、舒适的治疗环境,基于多传感器信息融合构建乡村智慧诊所系统。方法:基于多传感器信息融合技术设计乡村智慧诊所系统,并对患者状态及诊所环境的实时监测。结果:通过对监测数据的可视化处理有效地提高了医疗工作的工作效率,优化了工作流程,对改善医疗资源不足的现状具有积极意义。基于离差平方和的自适应加权数据融合算法,使环境测量与控制更精准,为患者和家属带来了极大的便利。结论:为乡村诊所的信息化和智能化建设提供了切实可行的方案。
任文强[2]（2021）在《移动机械臂及其上下料应用研究》文中提出随着科学技术的进步和智能制造的推进,完全使用人工进行生产已经满足不了制造业的发展要求。人工生产成本高,同时招工也难;对于一些特种零器件的生产使用人工不能满足高精尖要求;对于危险工作的操作,使用人工存在安全隐患;对于部分劳累工作,长时间的生产也会消耗大量的人力,无形中提高成本。所以,机器人换人进行生产成为大势所趋,符合智能制造的要求。应企业转型升级和推进智能制造需要,本课题结合校企合作项目,利用移动机械臂为企业电器盒生产提供一套自动上下料生产方案,并在此背景下展开关于移动机械臂及其在自动上下料应用中的相关研究,其具体研究内容如下:首先,进行运动学分析与建模。分别展开关于机械臂和移动底盘的正逆运动学建模,为后续控制做准备;在模型的基础上进行工作空间分析,首先采用蒙特卡罗法独立分析机械臂的工作空间,然后进行整体移动机械臂的静态工作空间分析;为了判定移动机械臂是否会在机械臂工作的情况下发生倾覆,利用ZMP和FA方法进行判定。其次,分析移动机械臂的误差情况并提出补偿方法。首先是对于移动机械臂的传感器的误差来源进行分析,对于误差影响较大的传感器进行降噪和补偿处理;其次分析机械臂的工作误差情况,其误差主要是来源于DH参数的累积误差导致的最终末端执行器的位姿偏差;然后分析移动机械臂整体的误差情况,最后利用BP神经网络技术对移动机械臂的整体进行误差补偿处理,将所有误差视为内部误差进行综合修正。然后,对于移动机械臂应用于自动上下料的工作规划算法进行研究。首先对于移动平台的工作进行规划,为了使得移动平台能够自适应调整轨迹,采用基于RBF的PID算法进行轨迹修正,同时采用基于五次多项式的速度规划算法降低移动机械臂的惯性对于移动精度的影响,然后利用多传感器融合技术采集移动平台的里程信息进行反馈修正;对于机械臂的上下料工作规划,使用A*算法进行空间路径规划,然后利用B样条技术进行轨迹平滑处理,对于机械臂的姿态规划则利用四元数进行插补的方法,最后通过仿真验证该规划的合理性和可行性。最后,进行样机设计和搭建以及工程应用实验。由于本研究课题的背景涉及工程实际应用,所以第五章节主要是介绍相关的设计和应用验证。首先是介绍移动机械臂的相关主要硬件部分,着重介绍移动底盘的相关硬件;然后介绍本研究课题设计的软件系统,集成了机械臂的控制系统和移动平台的控制系统,而该软件的人机交互部分主要是为了满足工厂实际应用;最后进行实验,着重模拟验证具体应用情况。综合研究,本课题从多个角度出发提高了移动机械臂的工作精度,所设计的控制系统能够平稳运行,设计的样机能够在模拟环境下完成针对于电器盒自动上下料应用的相关工作。
许锋[3]（2021）在《面向植物工厂的水培液速效养分关键传感技术研究》文中提出随着设施农业水培种植规模的不断扩大,对水肥管理提出了更高的要求。开展设施农业水培液养分检测方法与传感技术的研究,对设施农业更全面、精准地控制营养和环境因子具有重要的意义。针对养分传感器不成熟、离子选择电极（Ion-Selective Electrode,ISE）不能直接用于水培液养分测量、光学仪器操作复杂且造价昂贵等问题,本研究基于固态ISE探究了氮、磷、钾肥元素传感器的改进方法,建立了水培液主要养分离子浓度的预测模型,开发了光学养分检测芯片与便携式检测设备,构建了一个具有水培液养分闭环自动检测控制系统的植物工厂模型。主要研究工作概述如下:（1）通过电沉积法在钴电极表面修饰了一层致密的钴纳米颗粒,并采用电化学阻抗谱法探究了该电极重复使用时的变化机理。研究结果表明:在相同的电沉积环境中,不同的电沉积时间会影响钴纳米颗粒对磷酸盐离子选择电极改性的作用。采用表层致密的纳米钴颗粒有效地增加了磷酸根ISE的检测精度,最佳的电沉积时间为60 min,灵敏度约为27.28 mV/decade,检测下限为1 ×10-5.29 mol/L,响应时间约为30s。基于此开发了一种基于碳基丝网印刷电极的一次性纳米钴磷酸盐浓度检测芯片,该芯片一致性好,批次内最大变异系数仅为0.4992%。（2）以玻碳电极（Glass Carbon Electrode,GCE）为基底修饰了石墨烯以及石墨烯-金纳米颗粒复合材料作为电荷传递层,探究电荷传递层对硝酸根、铵离子和钾离子选择电极的影响。研究结果表明:石墨烯-金纳米颗粒复合材料修饰的玻碳电极GR-AuNPs-GCE的电荷传导能力比GCE和石墨烯修饰的玻碳电极更好;GR-AuNPs-GCE为基底的离子选择电极检测下限优于其他两种;在标准溶液中,硝酸根电极的灵敏度约为49.62 mV/decade,检测下限为1×10-4.88 mol/L;铵离子选择电极的灵敏度约为53.39 mV/decade,检测下限为1×10-5.52mol/L;钾离子选择电极的灵敏度约为48.58 mV/decade,检测下限为1×10-5.23mol/L。（3）对经典细菌觅食优化算法进行仿生学改进,并用该算法优化支持向量回归机建立了基于上述电化学传感器的水培液养分预测模型。改进后的细菌觅食优化算法在寻优精度、稳定性、收敛速度上都有着突破性的改善;建立的养分预测模型能够使用离子选择电极和辅助传感器的信息准确预测水培养分的浓度,该养分预测模型具有较高的准确度和泛化能力,四种离子预测模型的决定系数不小于 97.43%。（4）基于以上研究,使用电化学传感器建立了一个能够精确控制水培液养分浓度的检测系统,基于微流体控制芯片开发了两种不同型号的养分检测芯片以及便携式光学养分检测设备,建立了一个具备环境调控功能的植物工厂实例。
刘帅[4]（2020）在《基于多传感器信息融合的钢筋混凝土腐蚀检测研究》文中提出钢筋混凝土腐蚀是影响建筑物结构耐久性的主要原因,当今社会钢筋混凝土的应用非常普遍,腐蚀会带来一系列的经济问题、资源问题和社会问题,因此及时获取建筑物中钢筋的腐蚀状况显得尤为重要。针对当前钢筋混凝土腐蚀检测传感器单一、腐蚀程度识别精度不高等问题,本文应用多传感器检测系统对钢筋混凝土进行腐蚀检测,利用自适应卡尔曼滤波算法对特征参数降噪,建立多传感器检测识别数学模型,实现钢筋混凝土腐蚀检测的信息融合。多传感器信息融合是利用传感器检测技术、数据滤波技术和神经网络识别技术等对钢筋混凝土的腐蚀情况进行及时的监控和评估,本文所做的研究工作包含以下内容:（1）钢筋腐蚀检测数据滤波方面:改进传统的卡尔曼滤波算法,利用最大概似估计准则,分别设计测量噪声、系统噪声和状态预测协方差估计器,实现估计模型的动态调整,降低检测系统中传感器测量噪声和系统噪声的干扰。（2）钢筋腐蚀程度识别方面:建立模糊神经网络数学模型,针对传统粒子群算法（PSO）在处理复杂搜索问题中容易提早收敛,局部寻优能力较差等问题,提出了PSO算法中惯性因子的调整方法,将改进的PSO算法优化模糊神经网络,并给出了粒子的位置收敛性和速度收敛性分析。通过改进的PSO算法得到优化的神经网络连接权值,提高算法的搜索速度和训练效率,降低钢筋腐蚀识别误差。（3）在此基础上,本文设计基于多传感器信息融合的钢筋混凝土腐蚀检测系统,该系统包括硬件设计和软件设计。硬件电路设计包括传感器信号采集电路、模数转换电路以及无线通信电路等,实现对钢筋腐蚀参数的数据采集;检测系统软件部分的开发包括下位机设计和上位机设计,利用多传感器信息融合算法,实现钢筋腐蚀参数的实时人机交互。（4）通过实验对本文提出的多传感器信息融合算法进行验证,实验表明钢筋腐蚀检测系统参数测量精度得到提升,降低了钢筋腐蚀程度识别模型的预测误差,从而验证了多传感器信息融合算法的可行性。
王付才[5]（2020）在《基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究》文中研究指明农业是我国的基础产业,关系到国民经济发展与人民生活水平。近年来,党和国家高度重视农村农业信息化建设,而设施农业能够调整农业的产业结构,改变传统种植方式,并改善由农药、肥料的滥用引起的环境污染等问题,促进信息化、智能化农业发展。同时,我国农业用水量与化肥施用量巨大,资源浪费现象严重,虽然国家在水资源、农药、肥料等方面的调控做出了一定努力,但资源环境压力仍然很大。所以,现代化设施农业发展方向需提高设施农业智能化水平,对水肥资源进行合理管控,农业管理方式应由大水大肥的粗放型转为精细调控的集约型。本文就是在这样的背景下,基于数据融合技术、水肥一体化灌溉技术与互联网技术,主要工作有以下几方面:（一）研究温室大棚多元传感器数据处理方法,根据温室大棚环境特性,提出基于t准则的自适应加权融合方法对温室大棚采集环境数据进行处理,融合结果更加精确。在数据融合基础上,对异构传感器数据进行分析、综合,提出一种便于对温室大棚智能设备统一控制的设备控制方案,提高了控制效率。（二）针对温室大棚智能水肥一体机的水肥混合过程,构建土壤电导率与土壤酸碱度浓度过程控制模型,根据模型分析可知水肥混合过程中存在非线性、时滞性、时变性等特点,结合传统PID控制、模糊控制理论与BP神经网络构建BP神经网络模糊PID控制器,该控制器利用神经网络调节模糊控制规则,在线自整定输出变量（35）K p、（35）K i、（35）Kd,从而调节K p、K i、K d。经仿真分析,BP神经网络模糊PID控制控制时间快、超调量小,控制精确度高。（三）基于山科智能控制器,针对温室大棚水肥一体机的功能需求,在keil编程软件下优化底层驱动程序,根据智能水肥一体机控制需求,设计灌溉施肥程序并编写人机交互界面,满足实际操作要求。（四）基于分层思想,构建温室大棚多元数据水肥一体化控制平台。平台包括决策分析层、平台管理层、应用控制层与资源层,用于信息交互、分析决策与智能设备远程控制。
姚春阳[6]（2020）在《设施病虫害的多源信息融合检测方法研究》文中指出设施农业是我国农业的重要支撑产业。温室内部温度适宜、相对湿度大、叶片较湿润,极易导致病虫害的爆发。由于大部分温室管理者缺乏科学系统的植物病理学知识,难以对作物病虫害爆发状况的严重程度做出准确的判断;同时,管理者盲目的农药喷洒会导致了农药残留与病虫害难以有效地抑制,从而造成农作物减产及环境污染问题。为了对温室中病虫害现象进行虫害现象的预测及病害程度的快速判定,本试验以温室中常见虫害与病害为研究对象,采用逻辑回归的方法,建立了基于温湿度变化趋势的虫害逻辑回归预测模型;对黄瓜叶片病害特征进行了光谱信息分析,最后采用可见光光谱与太赫兹光谱融合的方法对病害叶片进行自动分级检测。主要研究结果为:（1）在收集温室环境信息与病虫害样本的基础上,分析了全年各月的虫害爆发天数与五月份温室温湿度及虫害发生数量的日变化,建立了基于温湿度变化趋势的虫害预警模型。根据病害的实际统计状况可以发现:虫害的发生随月份呈现出先上升后下降的趋势;除7、8月份以外,传感器预测的虫害爆发天数的变化趋势与实际统计趋势一致。五月份,白粉虱、潜叶蝇、和蚜虫的变化趋势与温湿度变化趋势一致,且白粉虱的数量最多。基于机器学习中常用的逻辑回归预测的虫害预警模型结果表明:三种虫害的验证集的预测正确率均在87.5%以上,且测试集的预测正确率均在77.5%以上,预测精度较高,可以应用于温室虫害的监测预警当中。（2）对采集到的病害叶片进行分类后,进行可见光光谱成像扫描实验。使用了逐步回归法与PCA算法对获取的数据进行特征波长的提取,得出白粉病的特征波长为690.5 nm、555 nm、420.9 nm、614 nm、467.8 nm;黄瓜霜霉病的特征波长为425.6 nm、700.8 nm、575.3 nm、635.1 nm、487.8 nm,与黄瓜霜霉病与白粉病的各前五个主成分。基于支持向量机算法建立了可见光光谱病害程度分级系统,测试集结果表明结果证明逐步回归法提取的特征模型较PCA效果更优,分类正确率分别高达77.27%与69.70%以上,Sigmoid函数在4种核函数中具有最高的分类正确率。（3）基于获取的太赫兹数据分析了病害叶片的时域光谱响应信息,进行了太赫兹系统病害检测分类的可行性分析。采用SPA与SCARS两种算法提取病害太赫兹敏感波段,并基于主成分分析法进行了太赫兹特征的提取。建立了基于太赫兹信息的病害SVM分类模型,并进行了测试验证,其中SPA算法的分类正确率达到了69.70%（白粉病）与71.43%（霜霉病）;结果表明:采用SPA法构建的太赫兹特征模型识别效果要优于SCARS法。（4）基于获取到的黄瓜病害叶片的高光谱及太赫兹特征信息,进行了多源信息的特征层融合,并通过支持向量机的多分类方式,合理的划分训练集和测试集后进行后续的多核函数的分类实验。结果表明,基于Sigmoid核函数和线性核函数的虫害分类识别具有较高的分类精度,其中多源信息融合的分类检测精度达到了94.42%（白粉病）与93.88%（霜霉病）。可用于黄瓜霜霉病与白粉病的病害程度自动识别,且多源信息融合的测试分类精度要高于单一信息模型的测试分类。
王艳[7]（2020）在《基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究》文中研究说明为了满足人们对肉类产品日益增长的需求,保障肉类市场的供应,国家先后出台了一系列的政策措施来促进生产。近些年来,在市场作用与政府作用有机统一的格局下,二者相互补充、相互协调、相互促进,使得我国的畜禽养殖业发生了很大改变,正逐步向规模化、工厂化和智能化发展。肉类产品的品种和产量增加,极大地满足了人们的需求,但随之而来的质量问题和安全问题也与日俱增。长期的养殖经验表明,在养殖源头加强管理能有效减少这些问题的发生,因此,畜禽舍的养殖环境是否健康安全就成了大众关注的焦点。通过研究国内养殖环境监测系统的发展现状和现有的监测系统可能存在的一些问题,本文对畜禽养殖舍的主要环境影响因素进行了分析,综合应用传感器技术、无线通信技术、单片机技术、虚拟仪器技术和现代控制算法等先进技术,开发设计了一套基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统。该系统能够实现养殖场环境参数的实时监测和执行机构的自动控制,为畜禽提供了健康舒适的生长环境。系统在确定总计设计方案和设计要求的基础上,采用上位机和下位机软硬件结合方式,以单片机STM32F103VET6为主控制中心,将单片机和传感器模块、执行机构连接,通过Lo Ra模块进行无线通信联系;以PC为上位机监测平台,将传感器采集到的环境参数在上位机的监测软件中实时显示和存储,经过算法处理后发出控制指令并发送回单片机,完成对相应执行机构的控制。系统的上位机监测软件利用LabVIEW软件开发,实现了系统的数据显示、数据存储、数据查询和算法处理等功能。采用了基于BP神经网络的多传感器数据融合的方法,利用三层神经网络,将采集的环境参数输入已训练好的BP神经网络进行数据融合,从而得到控制指令,实现系统的自动控制功能。通过在实验室模拟养殖场环境,对本文设计的畜禽养殖环境监测系统进行功能测试和整体调试。结果表明:本系统结构简单,操作方便,运行稳定,能够准确采集和实时显示各环境参数,方便养殖人员查询历史数据,并且能及时的自动控制执行机构,有效改善畜禽舍的养殖环境,在畜禽养殖业具有很好的实用价值。
周迪[8]（2020）在《博物馆大型恒湿机组智能测控系统开发》文中研究指明我国历史悠久、文物数量众多。但我国目前已出土文物中有较多存在不同程度的损坏现象。近年来随着经济的发展,我国博物馆数量及馆藏文物数量逐渐增多。由于文物具有不可再生的特点,因而文物的预防性保护相关措施日益受到重视。湿度对于文物的影响最为广泛且明显,因此为展柜内文物营造一个适宜的湿度环境,具有重要意义。本文研制了一种可对博物馆展柜内湿度环境进行调控的大型恒湿机组。主要完成了湿度调控方案设计、机械结构设计、硬件设计、软件设计以及算法设计。对于湿度调控方案的设计通过对当前常见湿度调控方法进行分析,提出一种合理的湿度调控方案;基于选定的湿度调控方案,完成对外围部件的选型及结构设计,其中包括对机组整体结构以及内部气路结构、水路结构的设计;在硬件设计工作中,针对硬件系统中的控制部分及强电驱动部分,分别完成对控制器及强电部件电气驱动板的设计;在硬件平台的基础上完成软件设计及算法设计,使系统具有协同各部件工作、支持多种通讯以及湿度调控的功能。在优化调控效果方面,基于DS证据理论完成多传感器信息融合算法的设计,提高系统调控目标值确定的合理性;在此基础上将PID控制器与模糊控制器相结合,完成复合控制器的设计,提高系统的湿度调控精度。最终通过搭建实验系统及设计实验方法,证明系统的湿度调控方式合理且调控精度较高,能够满足行业标准中对湿度调控设备的精度要求。提出的控制效果优化方法及复合控制理论仍适用于其他具有非线性且存在各类干扰信号的系统中。
杨易辰[9]（2020）在《基于无线传感器网络的智能老年公寓火灾监测系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理现如今,随着经济水平的不断发展,科技以及医疗水平飞速进步以及出生率不断下降,我国不可避免的成为了一个老龄化国家。作为世界上老龄化程度最大的国家之一,我国的老年人口所占比重越来越大,而独生子女们所承担和面对的责任与压力也就越来越重,独居老人和空巢老人的数量也就随之提升,怎么能让这部分老年人度过一个幸福安康的晚年,这成了全国全社会亟待解决的问题。现在,越来越多的人选择了老年公寓养老。我国政府也积极推进相关政策,为的就是推进相关养老机构的科学发展。但随着我国养老服务业的不断发展,各类问题也暴露出来。因为老年公寓入住老人数量不断增加,加之公寓管理服务人员数量和精力有限,无法对每一位入住老人的照顾做到面面俱到。然而老年人由于年纪大的关系对环境的感知能力如温湿度等不太敏感,在入住公寓发生火灾等紧急情况下,无法做出及时反应,极易造成危险。本文以此为出发点,提出了一种基于无线传感器网络的智能老年公寓火灾监测系统,搭建软硬件平台来提高老年公寓的看护水平。本文根据用户需求,对系统总体方案进行设计。下位机针对终端节点,路由器节点和协调器节点展开研究,完成环境参数的采集和数据的中继转发,采用ZigBee无线通信方式,与上位机进行串口通信,为监测上位机软件设计四个主要模块:用户信息管理模块、节点数据处理模块、节点数据管理模块以及公寓预警监测模块并实现各自相关功能。公寓管理人员可以在监测上位机PC端实时监测来自终端节点采集的温湿度、烟雾浓度等环境数据,在出现危险情况之前发出警报,向有关工作人员发送短信、邮件,提醒他们及时处理。针对系统的公寓预警监测模块,本文提出一种基于信息融合的模糊推理算法,通过将环境温度和烟雾浓度作为模糊控制器的输入,利用模糊推理算法进行信息融合判断,确保预警结果的准确性和安全性。最后,经过对系统的性能进行测试与分析,该系统能够对老年公寓的环境参数进行监测,对火灾进行预警。
金家胜[10]（2020）在《基于NB-IoT和OneNET云平台的消防远程监控系统的研究与实现》文中研究说明消防安全对人类生活影响巨大,随着科技和经济的迅猛发展,消防安全问题日益成为社会关注的焦点,传统的消防监控系统已经不能满足当今社会的需求。为了让消防产业更加科技化、数字化,推动产业转型升级,国家正大力推进智慧消防产业发展,通过智能化改造达到“互联网+智慧消防”的发展要求。目前,由于产品结构复杂,开发成本高,应用领域主要针对于大型重点防火企业,智能化消防系统在日常家庭及小微场所的应用率还比较低,没有达到大众化应用的目标,基于此,本文以智慧消防为研究对象,应用最新的窄带蜂窝物联网NB-IoT无线传输技术,结合中移动推出的OneNET免费物联网云平台并配置APP客户端,设计开发了一套基于物联网技术的消防远程监控系统。系统基于嵌入式开发技术,结合物联网云平台,选用最新兴的低功耗、广覆盖的NB-IoT无线通信技术,以MQTT协议为接入方式,以STM32芯片为主控智能终端,外接温湿度传感器,烟雾传感器实现对消防环境的数据采集和监测,通过加装在消防设备内的管压传感器和的电压传感器,实现对消防设备的监测,通过蜂鸣器实现本地报警,通过继电器实现报警时灭火装置自动喷水,并利用多传感器融合的火灾算法,实现火灾预警上报,降低火灾误报的产生,采用OneNET云平台作为管理端实现对管辖区域内的消防系统运行情况的监控和历史数据的分析整合,开发了针对用户的APP客户端,实现用户对消防设备的实时监测和一键处置功能。物联网消防远程监控系统经过多次功能测试,发现该系统功能设计满足要求,各项数据运行稳定,管理部门可以准确实现对消防环境和消防设备的远程实时监测、数据分析,用户可以利用APP方便快捷的实现对所属消防设备的监测与控制。该系统提高了管理部门的管理效率,节省了人力物力,开发成本小,功能简洁实用,能有效预防火灾隐患造成的经济财产损失,更适用于家庭消防及中小微企业,对国内智慧消防的应用和广泛化普及具有重要意义。
二、信息融合技术及其在温湿度控制中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、信息融合技术及其在温湿度控制中的应用（论文提纲范文）
（1）基于多传感器信息融合的乡村智慧诊所系统设计与实现（论文提纲范文）
| 1 乡村智慧诊所系统架构与功能设计 |
| 1.1 系统架构 |
| 1.2 功能设计 |
| 2 多传感器信息融合的温湿度控制 |
| 3 系统测试与分析 |
（2）移动机械臂及其上下料应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外移动机械臂应用发展现状 |
| 1.3 国内外移动机械臂研究现状 |
| 1.3.1 移动平台驱动形式研究现状 |
| 1.3.2 移动机械臂运动控制研究现状 |
| 1.3.3 移动机械臂工作轨迹规划研究现状 |
| 1.3.4 移动机械臂工作误差分析与补偿研究现状 |
| 1.3.5 基于多传感器融合的辅助定位研究现状 |
| 1.4 课题背景和要求及研究内容章节安排 |
| 1.4.1 课题背景和要求 |
| 1.4.2 研究内容章节安排 |
| 第二章 移动机械臂运动学建模与分析 |
| 2.1 移动机械臂运动学建模 |
| 2.1.1 机械臂运动学解析 |
| 2.1.1.1 机械臂正运动学求解 |
| 2.1.1.2 机械臂逆运动学解析 |
| 2.1.1.3 机械臂逆运动学筛选最优解 |
| 2.1.1.4 机械臂运动学验证 |
| 2.1.2 移动平台运动学分析 |
| 2.1.2.1 移动平台正运动学解析 |
| 2.1.2.2 移动平台逆运动学解析 |
| 2.1.3 求取一体化联动雅克比矩阵 |
| 2.2 移动机械臂运动空间分析 |
| 2.3 移动机械臂倾覆稳定性分析 |
| 2.3.1 基于ZMP稳定性判定计算 |
| 2.3.2 基于FA稳定性判定计算 |
| 2.3.3 稳定性分析仿真实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 移动机械臂工作误差分析与补偿方法研究 |
| 3.1 移动平台工作误差分析 |
| 3.1.1 超声波传感器误差分析 |
| 3.1.2 IMU信息误差 |
| 3.1.3 激光雷达传感器信息误差 |
| 3.1.4 移动底盘运动误差分析 |
| 3.2 机械臂工作误差分析 |
| 3.3 移动机械臂联合误差分析 |
| 3.4 基于BP神经网络算法的综合位姿误差补偿策略和纠偏 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 移动机械臂工作规划算法研究 |
| 4.1 移动平台工作规划 |
| 4.1.1 基于RBF神经网络PID算法的移动平台行驶轨迹跟踪 |
| 4.1.2 基于五次多项式的移动平台速度调整 |
| 4.1.3 基于多传感器融合下的移动平台的里程计信息处理 |
| 4.1.4 基于激光传感器信息反馈下的移动平台修正 |
| 4.2 机械臂避障轨迹规划 |
| 4.2.1 碰撞检测 |
| 4.2.2 基于A*算法的路径轨迹规划 |
| 4.2.3 基于B样条曲线的轨迹平滑处理 |
| 4.2.4 基于四元数的姿态轨迹规划 |
| 4.2.5 基于S型调速算法的机械臂轨迹平滑处理 |
| 4.2.6 机械臂避障轨迹规划仿真验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 移动机械臂软硬件系统搭建与上下料应用测试 |
| 5.1 总硬件系统搭建 |
| 5.1.1 总控制器 |
| 5.1.2 UR5协作机械臂 |
| 5.1.3 移动平台硬件系统 |
| 5.1.3.1 移动平台驱动电机 |
| 5.1.3.2 移动平台传感器选型 |
| 5.2 总系统软件搭建 |
| 5.2.1 软件登录部分设计 |
| 5.2.2 软件编程部分设计 |
| 5.2.3 软件调试部分设计 |
| 5.2.4 软件自动运行模式设计 |
| 5.3 工程应用实验 |
| 5.3.1 直线行驶实验 |
| 5.3.2 曲线行驶实验 |
| 5.3.3 原地转向试验 |
| 5.3.4 抓取测试实验 |
| 5.3.5 模拟工程应用实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 |
（3）面向植物工厂的水培液速效养分关键传感技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 磷酸根离子的检测 |
| 1.2.2 硝酸根、铵和钾离子的检测 |
| 1.2.3 多传感器信息融合在离子浓度检测中的应用 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 组织结构 |
| 第2章 磷酸根离子选择电极的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于钴金属的离子选择电极的理论基础 |
| 2.2.1 离子选择电极及电位测量 |
| 2.2.2 钴对磷酸根的电位响应原理 |
| 2.3 基于钴纳米颗粒修饰的钴棒电极 |
| 2.3.1 钴纳米颗粒修饰电极的制备 |
| 2.3.2 纳米钴电极表面特征和检测性能 |
| 2.3.3 纳米钴电极的稳定性 |
| 2.3.4 电极电荷转移原理 |
| 2.4 次性磷酸盐检测芯片 |
| 2.4.1 基于丝网印刷电极及钴纳米颗粒的修饰 |
| 2.4.2 磷酸盐检测芯片的预测表征 |
| 2.4.3 磷酸盐检测芯片的—致性 |
| 2.4.4 磷酸盐检测芯片的连续检测性能 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水培液氮与钾养分离子传感器优化的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 氮和钾离子选择电极检测法的理论基础 |
| 3.2.1 氮和钾离子选择电极的结构 |
| 3.2.2 氮和钾离子选择电极电荷传递层的优化 |
| 3.2.3 硝酸根离子选择电极的制作 |
| 3.2.4 铵离子选择电极的制作 |
| 3.2.5 钾离子选择电极的制作 |
| 3.3 氮和钾离子选择电极的性能表征 |
| 3.3.1 硝酸根离子选择电极性能表征 |
| 3.3.2 铵离子选择电极性能表征 |
| 3.3.3 钾离子选择电极性能表征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于多传感信息融合的水培液养分预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 建立水培养分预测模型的原理 |
| 4.2.1 使用多离子选择电极信息融合的必要性 |
| 4.2.2 多电极传感器数据融合基本原理 |
| 4.2.3 建立水培养分预测模型的实验设计 |
| 4.3 多传感器原始数据的预处理 |
| 4.4 水培养分预测模型的参数优化问题 |
| 4.4.1 水培液养分浓度检测模型建立的基本步骤 |
| 4.4.2 训练模型中参数优化的含义 |
| 4.4.3 建模参数优化算法以及改进 |
| 4.4.4 改进细菌觅食算法的参数优化效果验证 |
| 4.5 水培溶液多养分预测模型的建立 |
| 4.5.1 水培溶液中磷养分含量预测模型 |
| 4.5.2 水培溶液中硝酸根离子浓度预测模型 |
| 4.5.3 水培液中铵离子浓度预测模型 |
| 4.5.4 水培溶液中钾离子浓度预测模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 养分检测系统及传感器在设施农业中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 现代设施农业信息感知系统组成原理 |
| 5.2.1 现代检测系统设计的基本原理 |
| 5.2.2 传感器在设施农业检测系统中的应用 |
| 5.2.3 电化学传感器在水培养分在线检测中的应用 |
| 5.2.4 水培养分光学便携抽样检测设备开发 |
| 5.2.5 关于未来植物工厂其他环境因子传感器的讨论 |
| 5.3 构建植物工厂检测控制系统简单实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.1.1 钴纳米颗粒对磷酸盐离子选择电极的改性 |
| 6.1.2 电荷传递层的改性对离子选择电极检测性能的影响 |
| 6.1.3 使用改进细菌觅食算法优化SVR建立养分浓度预测模型 |
| 6.1.4 养分检测系统及构建植物工厂检测控制系统的检测实例 |
| 6.2 主要创新性工作 |
| 6.3 未来展望 |
| 附录A 改进细菌觅食算法BFO-iStep主代码段 |
| 附录B BFO-iStep对Schaffer、Rastrigrin和Shubert的寻优路径 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（4）基于多传感器信息融合的钢筋混凝土腐蚀检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混凝土腐蚀检测研究现状 |
| 1.2.2 多传感器信息融合研究现状 |
| 1.3 多传感器信息融合理论 |
| 1.3.1 信息融合基本概念 |
| 1.3.2 信息融合基本原理 |
| 1.3.3 信息融合层次 |
| 1.3.4 信息融合过程 |
| 1.3.5 信息融合典型算法 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 基于自适应卡尔曼滤波的多传感器数据降噪 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 卡尔曼滤波算法数学模型 |
| 2.3 自适应卡尔曼滤波算法 |
| 2.3.1 基于新息的最大概似方程 |
| 2.3.2 测量噪声协方差估计器设计 |
| 2.3.3 系统噪声协方差估计器设计 |
| 2.3.4 状态预测协方差估计器设计 |
| 2.3.5 基于协方差估计器设计的自适应卡尔曼滤波 |
| 2.4 仿真实验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进PSO-FNN算法的决策级信息融合 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 模糊神经网络融合算法设计 |
| 3.3 模糊神经网络检测模型 |
| 3.3.1 模型构建 |
| 3.3.2 权值修正 |
| 3.4 改进粒子群算法优化模糊神经网络 |
| 3.4.1 标准粒子群算法 |
| 3.4.2 改进粒子群算法及其优化 |
| 3.4.3 改进粒子群算法位置收敛性分析 |
| 3.4.4 改进粒子群算法速度收敛性分析 |
| 3.5 算法验证仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多传感器信息融合系统设计及钢筋腐蚀实验 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 硬件电路设计 |
| 4.2.1 模数转换电路 |
| 4.2.2 传感器信号采集电路 |
| 4.2.3 无线通讯电路 |
| 4.2.4 电源电路 |
| 4.3 钢筋混凝土腐蚀检测软件设计 |
| 4.3.1 下位机软件设计 |
| 4.3.2 上位机软件设计 |
| 4.4 系统实验介绍 |
| 4.5 实验数据分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（5）基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义分析 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究目的及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 温室大棚多元数据融合处理技术 |
| 2.1 多传感器融合技术的分类 |
| 2.2 基于t检验准则的自适应加权融合算法 |
| 2.2.1 t检验准则去除粗大误差值 |
| 2.2.2 自适应加权融合算法 |
| 2.3 异构传感器数据融合设计 |
| 2.4 多元数据融合测试与分析 |
| 2.4.1 数据采集及处理 |
| 2.4.2 基于t检验准则的自适应加权融合算法测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 温室大棚智能水肥一体机控制策略研究 |
| 3.1 温室大棚智能水肥一体机混肥浓度控制过程模型 |
| 3.1.1 土壤电导率与酸碱度浓度控制过程模型 |
| 3.2 模糊控制PID |
| 3.2.1 PID控制原理 |
| 3.2.2 模糊控制原理 |
| 3.2.3 模糊控制PID算法设计方案 |
| 3.3 BP神经网络模糊PID自适应控制 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 阶跃响应实验 |
| 3.4.2 抗扰动试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 温室大棚水肥一体化控制系统及平台设计 |
| 4.1 温室大棚智能水肥一体机控制平台设计 |
| 4.1.1 系统总体架构设计 |
| 4.1.2 数据管理设计 |
| 4.1.3 访问方式设计 |
| 4.1.4 决策分析层 |
| 4.1.5 平台管理层 |
| 4.1.6 应用控制层 |
| 4.1.7 资源层 |
| 4.2 温室大棚智能水肥一体机与控制系统研究 |
| 4.2.1 智能水肥一体机及控制系统需求分析 |
| 4.2.2 智能水肥一体机整体结构 |
| 4.2.3 智能水肥一体机工作流程 |
| 4.3 温室大棚智能水肥一体机系统控制程序设计 |
| 4.3.1 软件开发环境 |
| 4.3.2 水肥混合程序设计 |
| 4.3.3 施肥灌溉程序设计 |
| 4.4 温室大棚智能水肥一体机界面组态设计 |
| 4.4.1 用户登录 |
| 4.4.2 手动控制 |
| 4.4.3 自动控制 |
| 4.4.4 灌溉记录 |
| 4.4.5 报警记录 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 温室大棚水肥一体化控制系统测试与应用 |
| 5.1 温室大棚智能水肥一体机实验平台搭建 |
| 5.1.1 差异肥料配比控制实验 |
| 5.1.2 轮灌条件不同实验 |
| 5.2 温室大棚智能水肥一体机控制系统功能测试 |
| 5.2.1 手动控制程序测试 |
| 5.2.2 自动控制程序测试 |
| 5.2.3 警报提示测试 |
| 5.3 温室大棚智能水肥一体机控制系统平台测试 |
| 5.3.1 温室大棚信息管理平台展示 |
| 5.3.2 水肥机远程控制平台展示 |
| 5.3.3 温室大棚控制平台信息库与专家知识库展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其他科研成果 |
（6）设施病虫害的多源信息融合检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器学习在病虫害方面的应用 |
| 1.2.2 光谱技术在病害方面的应用 |
| 1.2.3 太赫兹系统的应用现状 |
| 1.2.4 多源信息融合方面 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 温室内的样本培育与信息收集 |
| 2.1 温室样本培育 |
| 2.2 温室病虫害信息样本收集 |
| 2.2.1 温室中常见病虫害特征 |
| 2.2.2 作物虫害信息的收集与统计 |
| 2.2.3 温室环境信息采集 |
| 2.2.4 病害叶片采集与图像获取 |
| 2.3 黄瓜叶片病害程度分级 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 温室虫害与环境的关系及预测模型构建 |
| 3.1 温湿度与虫害信息采集分析 |
| 3.2 虫害逻辑回归预测模型构建分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 黄瓜病害叶片的可见光光谱信息分析 |
| 4.1 可见光-光谱成像系统 |
| 4.2 黄瓜病害可见光光谱图像特征的提取 |
| 4.2.1 基于ENVY的图像背景分割 |
| 4.3 基于HSI Analyzer系统的光谱图像处理与分析系统 |
| 4.4 病害可见光光谱图像特征区域与波长的提取 |
| 4.4.1 可见光光谱图像特征区域的划分与敏感波段筛选 |
| 4.4.2 基于逐步回归法的黄瓜病害特征信息提取 |
| 4.4.3 基于主成分分析法的黄瓜病害特征信息提取 |
| 4.5 基于支持向量机算法的可见光光谱病害程度分级系统的建立 |
| 4.6 基于黄瓜白粉病与霜霉病特征波长下的灰阶强度提取 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 黄瓜病害叶片的太赫兹信息研究 |
| 5.1 太赫兹技术与基于时域太赫兹成像系统的信息采集 |
| 5.2 太赫兹数据处理 |
| 5.2.1 太赫兹数据的预处理 |
| 5.2.2 太赫兹数据的分析 |
| 5.2.3 太赫兹敏感特征频段区间的提取 |
| 5.3 病害叶片太赫兹特征信息的程度分类识别检测系统的建立 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于多源信息融合的病害叶片自动分级检测系统 |
| 6.1 多信息系统的融合与构建 |
| 6.2 太赫兹与可见光光谱的特征层信息融合 |
| 6.3 基于特征信息融合的支持向量机分类模型 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 已发表的论文、专利及参加的研究课题 |
（7）基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 畜禽养殖环境监测系统的整体设计 |
| 2.1 养殖环境概述 |
| 2.2 系统设计要求 |
| 2.3 系统研究的相关技术基础 |
| 2.3.1 传感器技术 |
| 2.3.2 无线传输技术 |
| 2.3.3 单片机技术 |
| 2.4 系统总体设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 养殖环境监测系统的硬件系统设计 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.2 传感器的选型与设计 |
| 3.2.1 温湿度传感器 |
| 3.2.2 C_O2传感器 |
| 3.2.3 NH_3传感器 |
| 3.2.4 H_2S传感器 |
| 3.2.5 光照传感器 |
| 3.3 控制模块的选型与设计 |
| 3.4 无线传输模块的选型与设计 |
| 3.5 执行机构的选型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 养殖环境监测系统的软件系统设计 |
| 4.1 系统功能设计 |
| 4.2 下位机软件设计 |
| 4.3 基于LabVIEW的上位机监测软件设计 |
| 4.3.1 LabVIEW软件简介 |
| 4.3.2 前面板设计 |
| 4.3.3 程序框图设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多源信息融合的算法研究 |
| 5.1 多传感器数据融合 |
| 5.1.1 多传感器数据融合的分类 |
| 5.1.2 多传感器数据融合的方法 |
| 5.2 基于BP网络的多传感器数据融合 |
| 5.2.1 多传感器数据融合模型建立 |
| 5.2.2 BP神经网络模型建立 |
| 5.2.3 基于MATLAB的 BP神经网络设计 |
| 5.2.4 基于LabVIEW的 BP神经网络设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 功能测试 |
| 6.1.1 数据采集功能 |
| 6.1.2 设备控制功能 |
| 6.2 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）博物馆大型恒湿机组智能测控系统开发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.4 文章研究内容与结构 |
| 第二章 机组湿度调控方案 |
| 2.1 常见的湿度调控方案 |
| 2.1.1 水温调控调湿方案 |
| 2.1.2 加湿除湿两级控湿方案 |
| 2.2 恒湿机组湿度调控方案设计 |
| 2.2.1 加湿方案设计 |
| 2.2.2 除湿方案设计 |
| 2.3 机组整体调控方案 |
| 第三章 机组调控算法 |
| 3.1 多传感器信息融合算法设计 |
| 3.1.1 融合系统功能模型 |
| 3.1.2 融合系统结构模型 |
| 3.1.3 基于DS证据理论的信息融合 |
| 3.2 湿度的复合调控算法设计 |
| 3.2.1 系统建模 |
| 3.2.2 PID控制算法设计 |
| 3.2.3 模糊控制算法设计 |
| 3.2.4 复合控制算法设计 |
| 第四章 机组整体结构设计 |
| 4.1 整体结构 |
| 4.2 气路部分 |
| 4.3 水路部分 |
| 第五章 机组硬件设计 |
| 5.1 控制器硬件设计 |
| 5.1.1 总体设计 |
| 5.1.2 控制器电源设计 |
| 5.1.3 主控芯片相关设计 |
| 5.1.4 信号采集电路设计 |
| 5.1.5 部件驱动电路设计 |
| 5.2 电气部分设计 |
| 5.2.1 强电部件电气驱动板总体设计 |
| 5.2.2 电气驱动部分电路 |
| 5.2.3 内部及对外端子排布方式 |
| 第六章 机组控制软件设计 |
| 6.1 机组软件整体工作流程 |
| 6.2 FLASH存储部分程序 |
| 6.3 传感器数据采集程序设计 |
| 6.4 机组部件开合控制程序 |
| 6.5 气体流向阀控制程序 |
| 6.6 水位控制程序 |
| 6.7 机组部件切换控制 |
| 6.8 机组面板屏幕交互程序 |
| 6.9 与上位机通讯程序 |
| 第七章 机组实际调试效果 |
| 7.1 多传感器信息融合调试效果 |
| 7.2 控湿算法的实际调控效果 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 课题总结 |
| 8.2 课题创新点 |
| 8.3 课题展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（9）基于无线传感器网络的智能老年公寓火灾监测系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论和技术介绍 |
| 2.1 信息融合理论概述 |
| 2.2 模糊控制理论 |
| 2.2.1 模糊化过程 |
| 2.2.2 模糊推理 |
| 2.2.3 解模糊化 |
| 2.3 Zig Bee无线通信技术 |
| 2.3.1 Zig Bee网络设备节点类型 |
| 2.3.2 Zig Bee网络拓扑结构 |
| 2.3.3 Z-Stack体系结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 智能老年公寓火灾监测系统需求分析和设计 |
| 3.1 智能老年公寓监测系统需求分析 |
| 3.2 智能老年公寓火灾监测系统设计要求 |
| 3.3 预警监测模块的需求分析 |
| 3.4 智能老年公寓火灾监测系统总体设计方案 |
| 3.5 智能老年公寓火灾监测系统硬件选型 |
| 3.5.1 智能老年公寓火灾监测系统传感器选型 |
| 3.5.2 智能老年公寓火灾监测系统硬件设计方案选择 |
| 3.5.3 CC2530芯片的介绍 |
| 3.6 下位机详细设计 |
| 3.6.1 终端节点设计 |
| 3.6.2 路由器节点设计 |
| 3.6.3 协调器节点设计 |
| 3.7 上位机详细设计 |
| 3.7.1 智能老年公寓火灾监测软件开发环境的配置 |
| 3.7.2 智能老年公寓火灾监测软件主要模块设计 |
| 3.7.3 智能老年公寓火灾监测软件工作流程设计 |
| 3.8 数据库设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 基于模糊控制算法的公寓预警监测模块的设计 |
| 4.1 公寓预警监测模块的设计改进与工作流程 |
| 4.2 模糊控制器的设计 |
| 4.2.1 环境参数与火灾发生几率的模糊化过程 |
| 4.2.2 模糊规则表的确定 |
| 4.2.3 火灾发生几率的解模糊化 |
| 4.3 算法可行性的验证以及火灾发生几率阈值的确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 智能老年公寓火灾监测系统的实现 |
| 5.1 智能老年公寓火灾监测系统软件开发平台介绍 |
| 5.1.1 IAR集成开发环境概述 |
| 5.1.2 Z-Stack协议栈概述 |
| 5.2 协调器节点的实现 |
| 5.3 路由器节点的实现 |
| 5.4 终端节点的实现 |
| 5.5 系统串口通信的实现 |
| 5.6 上位机软件的实现 |
| 5.6.1 用户信息管理模块的实现 |
| 5.6.2 节点数据处理模块的实现 |
| 5.6.3 节点数据管理模块的实现 |
| 5.6.4 公寓预警监测模块的实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 智能老年公寓火灾监测系统的功能测试与分析 |
| 6.1 系统测试平台的搭建与组网通信的测试 |
| 6.2 系统整体功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结及展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于NB-IoT和OneNET云平台的消防远程监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外智能消防系统的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究主要内容和组织结构 |
| 1.3.1 论文研究的主要内容 |
| 1.3.2 论文研究的组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 系统的相关理论和关键技术 |
| 2.1 ARM嵌入式开发技术 |
| 2.2 无线通信技术 |
| 2.2.1 Zigbee技术 |
| 2.2.2 LoRa技术 |
| 2.2.3 NB-IoT技术 |
| 2.3 物联网云平台 |
| 2.3.1 阿里云物联网平台 |
| 2.3.2 华为OceanConnect IoT平台 |
| 2.3.3 中移物联OneNET平台 |
| 2.4 OneNET云平台的核心技术 |
| 2.4.1 OneNET云平台整体架构 |
| 2.4.2 OneNET云平台的通信协议 |
| 2.5 Android技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 消防远程监控系统的方案设计与分析 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 总体需求分析 |
| 3.1.2 功能需求分析 |
| 3.2 系统的设计原则 |
| 3.3 系统可行性分析 |
| 3.3.1 技术可行性分析 |
| 3.3.2 经济可行性分析 |
| 3.4 系统总体方案设计 |
| 3.5 系统总体功能设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统硬件的设计与实现 |
| 4.1 系统硬件整体设计 |
| 4.2 主控模块及外围电路 |
| 4.3 NB-IoT通信模块 |
| 4.3.1 BC28模块介绍 |
| 4.3.2 BC28模块外部接口 |
| 4.4 监控系统采集模块 |
| 4.4.1 温湿度传感器 |
| 4.4.2 烟雾传感器 |
| 4.4.3 电压采集模块 |
| 4.4.4 管压采集模块 |
| 4.5 终端执行模块 |
| 4.5.1 继电器控制模块 |
| 4.5.2 蜂鸣器模块 |
| 4.6 系统硬件终端实物图和电路图 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统软件整体设计与实现 |
| 5.1 系统终端主程序设计 |
| 5.2 终端感知模块的数据采集设计 |
| 5.2.1 温湿度的采集程序设计 |
| 5.2.2 烟雾和管压的采集程序设计 |
| 5.2.3 电压的采集程序设计 |
| 5.3 多传感器数据融合的火灾算法 |
| 5.3.1 多传感器信息融合的过程 |
| 5.3.2 多传感器信息融合火灾算法的设计 |
| 5.4 系统终端与OneNET云平台的通信设计 |
| 5.4.1 NB-IoT模块的入网设计 |
| 5.4.2 MQTT通信协议实现消息发布上传设计 |
| 5.5 终端设备的受控设计 |
| 5.6 OneNET云平台的软件设计与实现 |
| 5.6.1 产品的创建 |
| 5.6.2 设备的添加 |
| 5.6.3 UI监控界面的设计 |
| 5.7 用户APP的设计与实现 |
| 5.7.1 开发环境搭建 |
| 5.7.2 UI界面的设计 |
| 5.7.3 APP与 OneNET云平台的接入设计 |
| 5.7.4 APP报警和实时数据监测设计 |
| 5.7.5 APP向设备发送控制指令设计 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 系统安装与测试 |
| 6.1 系统的安装 |
| 6.2 系统的网络通信测试 |
| 6.3 系统的功能测试 |
| 6.3.1 云平台端测试 |
| 6.3.2 用户APP的测试 |
| 6.3.3 系统硬件端测试 |
| 6.4 系统的性能测试和结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、信息融合技术及其在温湿度控制中的应用（论文参考文献）
- [1]基于多传感器信息融合的乡村智慧诊所系统设计与实现[J]. 朱文婕,杨星,王子杰,张恒,吴越,荣双. 安徽科技学院学报, 2021(03)
- [2]移动机械臂及其上下料应用研究[D]. 任文强. 江南大学, 2021(01)
- [3]面向植物工厂的水培液速效养分关键传感技术研究[D]. 许锋. 中国科学技术大学, 2021
- [4]基于多传感器信息融合的钢筋混凝土腐蚀检测研究[D]. 刘帅. 青岛理工大学, 2020(01)
- [5]基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究[D]. 王付才. 齐鲁工业大学, 2020(02)
- [6]设施病虫害的多源信息融合检测方法研究[D]. 姚春阳. 江苏大学, 2020(02)
- [7]基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究[D]. 王艳. 太原理工大学, 2020(07)
- [8]博物馆大型恒湿机组智能测控系统开发[D]. 周迪. 合肥工业大学, 2020(02)
- [9]基于无线传感器网络的智能老年公寓火灾监测系统的研究与实现[D]. 杨易辰. 辽宁大学, 2020(01)
- [10]基于NB-IoT和OneNET云平台的消防远程监控系统的研究与实现[D]. 金家胜. 辽宁大学, 2020(01)